## IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
UNTUK SELEKSI CALON KARYAWAN BARU (Studi Kasus : BFI Finance Surabaya)
Adhitya Rahmat D.N, Karina Auliasari, Yosep Agus Pranoto Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia adhityardnugraha67@gmail.com

## ABSTRAK
Proses seleksi merupakan salah satu cara penting yang digunakan untuk memilih yang terbaik. Proses seleksi yang  dilakukan  BFI  Finance  Surabaya  meliputi  beberapa  proses,  proses  tersebut  antara  lain  seleksi  CV,  tes psikologi, interview, offering letter, cek kesehatan, dan terakhir tanda tangan kontrak. Masalah yang timbul dari proses  seleksi  ini  seperti  berkas  yang  masuk  banyak,  terdapat  kemiripan  penilaian  calon  karyawan,  tidak memenuhi  panggilan  interview,  tidak  mengerjakan  tes  psikologi,  sudah  diterima  tempat  lain  dan  bad  altitude. Akibat dari permasalahan tersebut adalah proses seleksi yang dilakukan perusahaan dirasa memakan waktu yang lama dan kurang efektif, sehingga menjadi masalah dalam rekrutmen karyawan.
Permasalahan tersebut menjadi latar belakang dilakukannya pengembangan dan pembuatan program seleksi calon  karyawan  berbasis  web  yang  memudahkan  dalam  klasifikasi  data  karyawan  baru  yang  termasuk  dalam kategori lolos atau tidak lolos. Dengan menggunakan sistem ini diharapkan dapat membantu pihak HRD dalam mengolah data karyawan dengan tepat dan akurat.
Berdasarkan hasil pengujian sistem yang telah dilakukan, perhitungan manual yang dilakukan menggunakan Microsoft  Excel  dengan  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  sistem  menghasilkan  persentase  100%.  Dan  hasil perhitungan  algoritma  K-  Nearest  Neighbor  dengan  nilai  parameter  K  =  7  menggunakan  metode  Euclidean Distance didapat nilai akurasi sebesar 91%, nilai presisi sebesar 87%, dan nilai recall sebesar 100%.
Kata kunci : KNN, K-Nearest Neighbor, Seleksi, Karyawan Baru, Euclidean Distance, Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  komponen  penting  yang dimiliki  oleh  sebuah  perusahaan.  Untuk  menentukan karyawan tentunya pihak perusahaan akan menyeleksi  calon  karyawan  dengan  akurat  agar karyawan  yang  diterima  sesuai  dengan  apa  yang dibutuhkan  oleh  perusahaan.  Perusahaan  biasanya akan  memberikan  syarat  –  syarat    apa  saja  yang dibutuhkan  untuk  calon  karyawan.  Proses  seleksi yang  dilakukan  BFI  Finance  Surabaya  meliputi beberapa  proses,  proses  tersebut  antara  lain  seleksi CV,  tes  psikologi,  interview,  offering  letter,  cek kesehatan, dan terakhir tanda tangan kontrak.
Dalam  menyeleksi  berkas  –  berkas  lowongan, pihak HRD akan melihat satu persatu berkas tersebut, kemudian  akan  menilai  berkas  pelamar  mana  yang layak  masuk  dalam  kategori  perusahaan.  Masalah yang timbul dari proses seleksi ini seperti berkas yang masuk banyak, kemudian apabila pelamar lolos tahap seleksi  CV,  pihak  HRD  bingung  apabila  terdapat kemiripan penilaian calon karyawan, tidak memenuhi panggilan interview, tidak mengerjakan tes psikologi, sudah  diterima  tempat  lain  dan  bad  altitude.  Akibat dari permasalahan tersebut adalah proses seleksi yang dilakukan  perusahaan  dirasa  memakan  waktu  yang lama  dan  kurang  efektif,  sehingga  menjadi  masalah dalam rekrutmen karyawan.
Permasalahan  tersebut  menjadi  latar  belakang dilakukannya pengembangan dan pembuatan program seleksi calon karyawan berbasis web yang
memudahkan  dalam  klasifikasi  data  karyawan  baru yang  termasuk  dalam  kategori  lolos  atau  tidak  lolos. Dengan  menggunakan  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  pihak  HRD  dalam  mengolah  data karyawan dengan tepat dan akurat.
Pada  Data  Mining  banyak  jenis  algoritma  yang dapat  dilakukan  untuk  mengolah  data  -  data,  salah satunya  berdasarkan  tugas  yang  dilakukan  yaitu klasifikasi. Algoritma yang termasuk dalam klasifikasi  antara  lain  pohon  keputusan  C4.5,  Naïve Bayes,  Neural  Network,  Logistic  Regreesion  dan KNN.  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  merupakan metode yang termasuk kelompok dalam pengklasifikasian  data  yang  sederhana  dan  mudah untuk  pengimplementasian,  efektif  pada  data  yang lebih  besar,  dan  dapat  mengklasifikasikan  data dengan  tepat.  Maka  dari  itu  metode  KNN  sesuai dengan data yang digunakan dalam penelitian ini.
Berdasarkan  permasalahan  yang  dikemukakan di  atas,  maka    penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pendukung  keputusan  untuk  menyeleksi  karyawan baru  pada  BFI  Finance  Surabaya.  Kemudian  dalam penelitian  ini  diterapkan  metode  K  –  Nearest Neighbor untuk menyeleksi karyawan baru pada BFI Finance  Surabaya  sehingga  memudahkan  pihak manajemen  untuk  melakukan  klasifikasi  karyawan baru lolos atau tidak lolos.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  Wayan dan  kawan  –  kawan  pada  tahun  2019,  yang  berjudul “Implementasi  K-Nearest  Neighbor  pada  penentuan keluarga  miskin  bagi  dinas  sosial  kabupaten Tabanan”, tingginya angka kemiskinan di Kabupaten Tabanan  yang  mencapai  5%  membuat  Dinas  terkait untuk  mengatasinya,  namun  program  pengentasan kemiskinan  yang  sudah  dilakukan  masih  belum optimal  karena  data  yang  digunakan  sebagai  acuan tidak  akurat.  Untuk  mengatasinya  dibuatlah  sistem yang  dapat  menentukan  keluarga  miskin  dengan benar. Hasil pengujian dari 12 data diidentifikasi dan diklasifikasi  oleh  sistem  dengan  2  perbedaan klasifikasi  jika  dibandingkan  dengan  proses  manual, akurasi data yang dihasilkan sebesar 83,33%[1].
Selanjutnya  di  tahun  2019,  Raihan  dan  Adityo melakukan sebuah penelitian  menerapkan  metode K- Nearest  Neighbor  untuk  mengklasifikasikan  kinerja satpam  berbasis  web.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk menunjang kinerja satpam agar tetap semangat dalam menjaga  keamanan  di  suatu  instansi  atau  tempat. Langkah  –  langkah  yang  dilakukan  Raihan  dan Adityo  dalam  membuat  program  ini  antara  lain mengumpulkan  data  setelah  itu  membuat  desain  dan membuat  program  kemudian  melakukan  uji  coba menggunakan  metode  Black  Box  Testing.  Hasil perhitungan  menghasilkan  nilai  kebenaran  sebesar 66,67% dengan menggunakan 6 data uji dan 130 data latih[2].
Sebelumnya  pada  tahun  2017  Nihru  dan  kawan – kawan membuat program menggunakan perpaduan metode K – Nearest Neighbor dan Weighted Product untuk  penerimaan  calon  guru  dan  karyawan  tata usaha  baru.  Pengumpulan  data  menggunakan  cara manual  lah  yang  menjadi  acuan  untuk  membuat program  ini.  Metode  KNN  digunakan  untuk menentukan  jarak  dengan  klasifikasi  kriteria  baik, sedang  dan  buruk.  Kemudian  hasil  perhitungan diinputkan  ke  dalam  proses  Weighted  Product  untuk melakukan perangkingan yang masuk dalam penilaian  pegawai  terbaik.  Hasil  pengujian  dengan membandingkan  hasil  seleksi  calon  pegawai  dengan sistem pengujian precission dan recall diperoleh nilai akurasi 94% precission 100% dan recall 80%[3].
Beberapa  pengujian  pada  penelitian  metode  K- Nearest  Neighbour  menggunakan  beberapa  teknik pengujian  mulai  dari  membandingkan  dengan perhitungan  manual, black  box testing  hingga pengujian  menggunakan  parameter precission dan recall ,  sebetulnya  ada  teknik  yang  lain  yang  bias digunakan  dalam  menguji  nilai  akurasi  metode menggunakan  nilai  MASE  ( mean  absolute  square error )  seperti  pada  penelitian  Karina  dan  Mariza untuk  penentuan  konsumen  yang  berpotensi  yang dilakukan pada tahun 2019[4].
Pada  tahun  2016  wardani  dan  kawan  –  kawan, membuat aplikasi yang berjudul “Aplikasi Klasifikasi Jenis Tumbuhan Mangrove Berdasarkan Karakteristik
Morfologi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor  (KNN)  Berbasis  Web”  dalam  kasus  diatas permasalahan  yang  muncul  ialah  banyaknya  jenis tanaman  mangrove  yang  berada  di  Indonesia,  di Indonesia  tercatat  setidaknya  terdapat  202  jenis tumbuhan mangrove, meliputi 89 jenis pohon, 5 jenis palma,  19  jenis  pemanjat,  44  jenis  herba  tanah,  44 jenis  epifit  dan  1 jenis  paku.  Dari  202 jenis  tersebut, 43  jenis  (diantaranya  33  jenis  pohon  dan  beberapa jenis perdu) ditemukan sebagai mangrove sejati (true mangrove),  sementara  jenis  lain  ditemukan  disekitar mangrove dan dikenal sebagai jenis mangrove ikutan (asociate).  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  pertama  yaitu,  studi  literature  kemudian melakukan  pengumpulan  data,  selanjutnya  data  yang telah  didapat  dianalisis,  selanjutnya  melakukan perancangan  untuk  diimplementasikan  pada  sistem, dan  terakhir  adalah  pengujian  terhadap  sistem.  Hasil dari penelitian ini adalah berdasarkan pengujian yang dilakukan,  keberhasilan  yang  didapatkan  yaitu sebesar 77,77% [5].

## 2.2 Dasar Teori

## 2.2.1 K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Teknik ini sangat sederhana  dan  mudah  diimplementasikan.  Mirip dengan  teknik  clustering,  yaitu  mengelompokkan suatu  data  baru  berdasarkan  jarak  data  baru  itu  ke beberapa data/tetangga terdekat[6].
Proses  metode  KNN  dilakukan  dengan  mencari kelompok  k  objek  dalam  data  training  yang  paling dekat  dengan  objek  pada  data  baru  atau  data  testing. Berikut  langkah  –  langkah  metode  K  –  Nearest Neighbor :
1. Menentukan  parameter  k  (jumlah  tetangga paling dekat)
2. Menghitung  jarak  antara  data  yang  akan dievaluasi dengan semua pelatihan
3. Mengurutkan jarak yang terbentuk
4. Menentukan jarak terdekat sampai urutan k
5. Memasangkan kelas yang bersesuaian
6. Mencari  jumlah  kelas  dari  tetangga  yang terdekat  dan  menetapkan  kelas  tersebut  sebagai kelas data yang akan dievaluasi
Untuk  mencari  jarak  antara  dua  titik  yaitu  titik pada  data  training  dan  titik  pada  data  testing,  maka digunakan rumus Euclidean Distance dengan persamaan 2.1, sebagai berikut:
Persamaan 2.1 merupakan rumus untuk menghitung  jarak  pada  metode K-Nearest  Neighbor (KNN) dengan Euclidien Distance :
(2.1) Dimana d(P,Q) :jarak euclidien
n :jumlah data training P :inputan  data  ke  -1  dari  data training
Q :inputan data ke -1 dari data testing

## 2.2.2 Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  proses  penemuan  model (fungsi)  yang  menggambarkan  dan  membedakan kelas  data  atau  konsep  yang  bertujuan  agar  bisa digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  objek  yang label kelasnya tidak diketahui.
Klasifikasi  data  terdiri  dari  2  langkah  proses. Pertama  adalah  learning  (fase  training),  dimana algoritma  klasifikasi  dibuat  untuk  menganalisa  data training  lalu  direpresentasikan  dalam  bentuk  rule klasifikasi.  Proses  kedua  adalah  klasifikasi,  dimana data tes digunakan untuk memperkirakan akurasi dari rule klasifikasi.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Blok Diagram Sistem
Berikut ini adalah tampilan diagram blok sistem yang  akan  dibangun  pada  sistem  seleksi  calon karyawan  baru  dengan  menggunakan  metode  K  – Nearest Neighbor
Alur  dari  diagram  blok  sistem  ini  pertama adalah  admin  harus  login  terlebih  dahulu,  setelah melakukan  login  admin  dapat  mengontrol  data karyawan  lama,  pada  tahap  ini  admin  dapat meng upload ,  menambah  meng edit dan  menghapus data  –  data  karyawan  lama.  Data  karyawan  lama  ini digunakan  untuk  data  latih  pada  perhitungan  KNN. Setelah  tahap  control  data  karyawan  lama,  masuk  ke tahap  klasifikasi  data,  pada  tahap  ini  data  diolah menggunakan  metode  K-  Nearest  Neighbor.  Tahap ini  mencari  klasifikasi  terhadap  calon  karyawan apakah termasuk lolos atau tidak lolos. Setelah proses perhitungan,  selanjutnya  sistem  akan  menampilkan hasil klasifikasi calon karyawan baru.
Gambar 1  Blok diagram sistem

## 3.2 Flowchart K – Nearest Neighbor
Gambar 2 Flowchart K – Nearest Neighbor
Pada  gambar  2  adalah flowchart metode K  – Nearest  Neighbor yang  dimulai  dari  inputan  data karyawan  lama,  kemudian  menginput  data  calon karyawan.  Setelah  itu  dilakukan  proses  perhitungan. Menentukan  nilai  parameter  K.  menampilkan  data training dan  data testing .  Menghitung  jarak  antara data training dengan data testing. Menentukan apakah termasuk  tetangga  atau  tidak  sesuai  parameter  K. Mengurutkan  hasil  data Euclidean .  Kemudian  akan keluar hasil dari seleksi calon karyawan baru.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Tampilan Menu Data Karyawan Lama (Admin)
Di  bawah  ini  merupakan  tampilan  menu  data karyawan  lama  pada  halaman  admin,  menu  ini sekaligus  menjadi  menu  utama  pada  halaman  admin. Pada header terdapat logo dan beberapa pilihan menu, seperti data karyawan lama, data karyawan baru, hasil klasifikasi dan logout.
Terdapat tabel yang berisi data – data karyawan lama,  kemudian  terdapat  4  tombol,  dua  diantaranya terdapat  diatas  tabel,  tombol  ini  digunakan  untuk upload  dan  tambah  data.  Kemudian  dua  lainnya terdapat  di  tabel,  tombol  –  tombol  ini  digunakan untuk proses update dan hapus data.
Gambar 3 Tampilan Menu Data Karyawan Lama (Admin)
4.2 Tampilan Menu Data Karyawan Lama
(Manager)
Berikut  tampilan  halaman  data  karyawan  lama pada  halaman  manager.  Pada  halaman  ini  hanya menampilkan data – data karyawan lama saja.
Gambar 4 Tampilan Menu Data Karyawan Lama (Manager)

## 4.3 Tampilan Menu Data Karyawan Baru
Sebelum  melakukan  proses  klasifikasi,  terlebih dahulu memasukkan data – data calon karyawan baru. Pada  halaman  inilah  proses  memasukkan  data tersebut,  pada  halaman  ini  terdapat  7 text box . Text box pertama  untuk  memasukkan  nilai  parameter  K, kemudian  id  pelamar,  nama,  usia,  alamat,  hasil tespsikologi,  dan  hasil  interview.  Kemudian  terdapat 3 combobox ,  masing  –  masing  untuk  jenis  kelamin, pendidikan terakhir, dan jenis pekerjaan. Dan terdapat 1 tombol untuk melakukan proses perhitungan.
Gambar 5 Tampilan Menu Data Karyawan Baru

## 4.4 Tampilan Hasil Klasifikasi (Admin)
Pada  halaman  hasil  klasifikasi  ini  menampilkan hasil  proses  perhitungan  metode K  –  Nearest Neighbor. Terdapat  tabel  yang  berisi  data  –  data calon  karyawan  baru  beserta  hasil  klasifikasi. Kemudian  terdapat  tombol  untuk  menghapus  data  – data tersebut.

## Gambar 6 Tampilan Hasil Klasifikasi(Admin)

## 4.5 Tampilan Hasil Klasifikasi (Manager)
Sama  dengan  halaman  hasil  klasifikasi  pada halaman admin, yang membedakan ialah halaman ini hanya  menampilkan  hasil  klasifikasi  saja  tanpa  bisa melakukan proses apapun.
Gambar 7 Tampilan Hasil Klasifikasi(Manager)

## 4.6 Tampilan Proses Perhitungan
Halaman  perhitungan  merupakan  halaman  dimana admin  menginputkan  nilai  kriteria  (data  calon  karyawan baru).

## 4.7 Tampilan Proses Klasifikasi
Di  bawah  ini  merupakan  tampilan  hasil  klasifikasi dari perhitungan yang dilakukan oleh sistem.

## Gambar 9 Tampilan hasil proses klasifikasi

## 4.8 Tampilan Hasil Perhitungan
Berikut  adalah  tampilan  hasil  perhitungan  dari sistem,  pada  hasil  perhitungan  ini  data  hasil  perhitungan diurutkan berdasarkan jarak yang terkecil ke terbesar.

## Gambar 10 Tampilan hasil perhitungan

## 4.9 Hasil Pengujian Algoritma
Pada  pengujian  algoritma  ini  menggunakan Confusion  Matrix,  Confusion  Matrix  adalah  suatu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur kinerja suatu metode klasifikasi.
Dari jumlah data total sebanyak 65 data, didapat data  lolos  yang  terdeteksi  benar  sebanyak  40,  data lolos  yang  diklasifikasi  tidak  lolos  sebanyak  0,  data tidak  lolos  yang  diklasifikasi  lolos  sebanyak  6,  dan data  tidak  lolos  yang  terdeteksi  benar  sebanyak  19. Penjelasan  Confusion  Matrix  dapat  disajikan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix Kelas Terklasifikasi Lolos Tidak Lolos Lolos 40 0 Tidak Lolos 6 19
Pada tabel diatas True Positive adalah data yang berjumlah  40,  False  Negative  adalah  data  yang berjumlah  0,  False  Positive  adalah  data  yang berjumlah  6,  dan  True  Negative  adalah  data  yang berjumlah 19.
Dari  hasil  perhitungan  diatas  didapat  nilai akurasi  sebesar  91%,  nilai  presisi  sebesar  87%,  dan nilai recall sebesar 100% .

## 4.10 Hasil Pengujian Akurasi Metode
Dengan menggunakan data training sebanyak 10 data  dengan  nilai  K=7.  Untuk  mendapatkan keterangan  dilakukan  pencocokan  antara  hasil klasifikasi  dari  perhitungan  yang  dilakukan  oleh sistem  dengan  perhitungan  secara  manual.  Hasil pengujian ditunjukkan pada gambar 11
Gambar 11 Pengujian Akurasi Metode
Keterangan :
T  =  True.  Terjadi  apabila  hasil  perhitungan  sistem sama dengan hasil manual.
F  =  False.  Terjadi  apabila  hasil  perhitungan  sistem berbeda dengan hasil manual.
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang  telah dilakukan  dengan  10  data  baru  dan  nilai  k  =  7, didapatkan  10  data  diklasifikasikan  dengan  benar. Maka persentase pengujian sebagai berikut :
Dari hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa perhitungan dengan sistem sudah baik, sesuai dengan perhitungan metode secara manual.

## 4.11 Pengujian Akurasi Program
Pengujian akurasi program merupakan pengujian  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil akurasi  tingkat  keberhasilan  implementasi  metode yang  digunakan  dengan  hasil  pada  data  yang sebenarnya. Pada pengujian ini menggunakan 10 data asli,  kemudian  data  asli  tersebut  diuji  cobakan  pada sistem  dengan  parameter  K  =  7.  Hasil  pengujian ditunjukkan pada gambar 12 :

## Gambar 12 Pengujian Akurasi Program
Keterangan :
A/A’ = bobot usia, B/B’ = bobot pendidikan, C/C’ = tes psikologi, D/D’ = hasil interview.
T  =  True.  Terjadi  apabila  hasil  perhitungan  data  asli sama dengan sistem.
F =  False. Terjadi apabila hasil perhitungan data asli tidak sama dengan sistem.
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang  telah dilakukan  dengan  10  data  asli  dan  nilai  k  =  7, didapatkan  8  data  diklasifikasikan  sama  dan  2  data diklasifikasikan  berbeda.  Maka  persentase  pengujian sebagai berikut :
Dari hasil pengujian diatas perbandingan tingkat keberhasilan  antara  data  asli  dengan  sistem  sebesar 80 % dan nilai error sebesar 20 %

## 4.12 Pengujian Fungsional Menu Website
Pengujian fungsional bertujuan untuk mengetahui  apakah  website  yang  dibuat  dapat berjalan  baik  pada  browser.  Pada  pengujian  ini menggunakan  2  web  browser  yaitu Google  Chrome Versi  81.0.4044.138 dan Microsoft  Edge  Versi 38.14393.2068.0 .  Hasil  pengujian  terhadap  web browser ditunjukkan pada tabel 2
Tabel 2. Pengujian Fungsional Menu Website Akses Fungsi G C M E Manager Halaman login √ √ Proses login √ √ Halaman registrasi √ √ Proses registrasi √ √ Halaman tampil data √ √ Halaman hasil klasifikasi √ √ Proses logout √ √ Admin
Halaman login √ √ Proses login √ √ Halaman registrasi √ √ Proses registrasi √ √ Halaman tampil data √ √ Halaman upload data √ √ Proses upload √ √ Halaman tambah data √ √ Proses tambah data √ √ Halaman edit data √ √ Proses edit data √ √ Proses hapus data √ √ Halaman perhitungan √ √ Proses perhitungan √ √ Halaman hasil klasifikasi √ √ Proses hapus hasil klasifikasi √ √ Proses logout √ √
Setelah  dilakukan  pengujian  oleh  2  web  browser, semua fungsi dari sistem berjalan dengan baik.

## 4.13 Pengujian User
Pengujian  user  adalah    repon  atau  penilaian terhadap  sistem  yang  dilakukan  oleh  user.  Pada pengujian  user  ini,  kuisioner  diberikan  kepada  pihak hrd  dan  manajer  pada  BFI  Finance  Surabaya. Pengujian user ditunjukkan pada gambar 13

## Gambar 13 Hasil Pengujian User

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Setelah  dilakukannya  pembuatan  dan  pengujian aplikasi Implementasi Metode K  – Nearest Neighbor Untuk  Seleksi  Calon  Karyawan  Baru,  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  ini  dapat  dijalankan  pada browser Google  Chrome dan Microsoft  Edge dengan baik.
2. Berdasarkan  hasil  perhitungan  algoritma K- Nearest Neighbor dengan nilai parameter K = 7 menggunakan  metode Euclidean  Distance didapat  nilai  akurasi  sebesar  91%,  nilai  presisi sebesar 87%, dan nilai recall sebesar 100%.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  akurasi  metode, yaitu  perhitungan  manual  yang  dilakukan menggunakan Microsoft Excel dengan perhitungan yang dilakukan oleh sistem menghasilkan  persentase  akurasi  100%  dan persentase error sebesar 0%
4. Berdasarkan  hasil  pengujian  akurasi  program, yaitu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui  hasil  akurasi  tingkat  keberhasilan implementasi  metode  yang  digunakan  dengan hasil  pada  data  yang  sebenarnya  menghasilkan persentase  akurasi  80%  dan  persentase error sebesar 20%
5. Berdasarkan hasil pengujian user yang dilakukan oleh 2 user mendapatkan jumlah nilai
8  untuk  penilaian  baik  dan  nilai  4  untuk penilaian cukup.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  peneltian  yang  telah  dilakukan maka  penulis  dapat  memberikan  saran  untuk pengembangan  dan  perbaikan  kedepannya  karena penelitian  ini  masih  terdapat  banyak  kekurangan, sehingga  perlu  ada  perbaikan  dan  penambahan sebagai berikut:
1. Untuk  hasil  yang  lebih  baik  dapat  dilakukan penambahan  data  –  data  sebagai  data  training sehingga  lebih  banyak  data  yang  sebagai acuan proses klasifikasi.
2. Untuk  mendapatkan  hasil  yang  bervariasi dapat dibandingkan dengan metode klasifikasi yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Supriana,  I.  W.  &  Astuti,  L.  G.,  2019.
IMPLEMENTASI  K-NEAREST  NEIGHBOR PADA  PENENTUAN  KELUARGA  MISKIN BAGI DINAS SOSIAL KABUPATEN TABANAN. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Komputer, Januari, Volume : 5(1), pp. 120-129.
[2] Alghifari,  M.  R.  &  Wibowo,  A.  P.,  2019. Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi  Kinerja  Satpam  Berbasis  Web. Jurnal  Teknologi  &  Manajemen  Informatika, Volume : 5(1), pp. 1-10.
[3] Dzikrulloh,  N.  N.,  I.  &  Setiawan,  B.  D.,  2017. Penerapan  Metode  K–Nearest  Neighbor  (KNN) dan  Metode  Weighted  Product  (WP)  Dalam Penerimaan  Calon  Guru  Dan  Karyawan  Tata Usaha  Baru  Berwawasan  Teknologi  (Studi Kasus : Sekolah Menengah Kejuruan Muhammadiyah 2
Kediri). Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, Mei, Volume : 1(5), pp. 378-385.
[4] Auliasari,  K  &  Kertaningtyas,  M.,  2019. Penerapan Metode Peramalan Untuk Identifikasi Potensi  Permintaan  Konsumen. Informatics Journal, Desember, Vol. 4 No.3, pp. 121-129.
[5] Wardani,  S.  H.,  Rismawan,  T.  &  Bahri,  S., 2016.  Aplikasi  Klasifikasi  Jenis  Tumbuhan Mangrove  Berdasarkan  Karakteristik  Morfologi Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Berbasis  Web. Jurnal  Coding,  Sistem Komputer Untan, 04(3), pp. 9-21.
[6] Dzikrulloh,  N.  N.,  I.  &  Setiawan,  B.  D.,  2017. Penerapan  Metode  K–Nearest  Neighbor  (KNN) dan  Metode  Weighted  Product  (WP)  Dalam Penerimaan  Calon  Guru  Dan  Karyawan  Tata Usaha  Baru  Berwawasan  Teknologi  (Studi Kasus : Sekolah Menengah Kejuruan Muhammadiyah 2
Kediri). Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, Mei, Volume : 1(5), pp. 378-385.